对于 AI 创作来说,无论是文本还是多媒体,大多数时候用大模型,最痛苦的就是「AI 味太重」或者「废话连篇」。究其原因,往往是「提示词不当」、「模型不够强」,总结在普通的聊天形式缺乏深度的垂直领域优化。
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第一方面,除了短任务链条的数据分析、生成、检索等方面的应用,智能体现在规模化应用场景大体可以概括为两类,一是在编程领域,编程是智能体最理想的"练兵场",环境隔离、容错率高,目标明确、目前规划能力能应对,程序可执行,还有即时的执行反馈。这令其成为智能体第一个大规模、商业化的突破口。二是在各行各业的各种业务(销售、客服、人力等)的专用智能体可以集合成一个大类,有一个共同点:目前主要是工作流自动化类型,其实这也是应对智能体深度理解(规划、决策)能力不足的权宜之计,通过把智能体的任务的开放性降低、给出参考工作流程、定义可用的有限工具集等来提高智能体在这些任务上的工作质量。智能体进一步的规模化应用需要其能力进化,为企业能够带来切实的价值。,推荐阅读谷歌浏览器【最新下载地址】获取更多信息